13785 - Oficina Prática de IA na Advocacia

Matrículas: Online (até o dia 17 de setembro ou até preenchimento das vagas)

Investimento: R$ 180,00  

 

Objetivo Geral

Compreender as principais funcionalidades das ferramentas de IA generativa e sua aplicação prática no dia a dia da advocacia.

Objetivos Específicos

• Compreender os fundamentos da inteligência artificial e seu atual estágio de desenvolvimento.
• Entender as diversas aplicações da IA generativa no âmbito jurídico.
• Comparar as principais funcionalidades do ChatGPT, Claude e NotebookLM e entender as suas diversas aplicações práticas no dia a dia da advocacia.
• Configurar essas ferramentas de IA generativa de acordo com a política de proteção de dados vigente.
• Analisar a estrutura de alguns prompts para também criar assistentes jurídicos virtuais que sejam ferramentas úteis na prática jurídica.

 

EMENTA: Introdução ao tema. Precursores e nascimento da inteligência artificial. Teste de Turing (1950). Conferência de Dartmouth (1956). Níveis de desenvolvimento da IA (ANI, AGI, ASI). Pilares fundamentais da IA. Modelos de análise de dados. Conceito de IA generativa e processamento de linguagem natural. Tokens, vetores, embeddings e transformers. Aplicações práticas da IA generativa no Direito. Estudo de experiências problemáticas e casos reais. Desafios éticos, imparcialidade algorítmica e proteção de dados. Resolução CNJ nº 615/2025 e alterações. Oficina prática de IA aplicada ao Direito (ChatGPT, Claude e NotebookLM). Modelos de prompts e oficina de criação de assistentes jurídicos virtuais.

Metodologia: Aulas interativas presenciais com exposição das funcionalidades de cada ferramenta na tela. Recomenda-se que todos os alunos levem seus laptops para a oficina.

Recursos: Slides, demonstrações ao vivo e assistência durante as aulas para que os alunos possam desenvolver suas habilidades diretamente nas interfaces das ferramentas de IA generativa.

Recursos Online e Ferramentas

OpenAI Tokenizer — Ferramenta interativa para visualizar a tokenização de textos. Mencionada nos slides como recurso didático. Disponível em: https://platform.openai.com/tokenizer

TensorFlow Embedding Projector — Visualização gráfica de embeddings e relações semânticas entre palavras. Mencionada nos slides. Disponível em: https://projector.tensorflow.org/

Ferramentas Práticas da Oficina

ChatGPT (OpenAI): https://chatgpt.com

Claude (Anthropic): https://claude.ai

NotebookLM (Google): https://notebooklm.google.com

 

Aulas

Módulo 1 — Fundamentos da Inteligência Artificial

•     Precursores da IA: Alan Turing, inteligência computacional e o Teste de Turing (1950)

•     Consolidação da IA como campo de pesquisa: Conferência de Dartmouth (1956)

•     Níveis de desenvolvimento: ANI, AGI e ASI

•     Três pilares fundamentais: poder de processamento, Big Data e modelos de análise

•     Modelos de análise de dados: descritiva, diagnóstica, preditiva, prescritiva e cognitiva

Módulo 2 — IA Generativa: Como Funciona

•     Conceito de IA generativa e processamento de linguagem natural (PLN)

•     Tokens e tokenização: unidades básicas de informação

•     Vetores, Word2Vec e embeddings

•     A arquitetura Transformer e o artigo “Attention is All You Need” (2017)

•     LLMs: modelos de linguagem avançados

•     Multimodalidade: integração de texto, imagem, áudio e vídeo

Módulo 3 — Aplicações Práticas no Direito

•     Redação e revisão de contratos, peças e documentos jurídicos

•     Análise de grandes volumes de dados e autos processuais

•     Análise preditiva de resultados judiciais

•     Pesquisa doutrinária e jurisprudencial com IA

•     Gestão de escritório: prazos, agendas e controle financeiro

Módulo 4 — Riscos, Problemas e Desafios Éticos

•     Casos problemáticos: alucinações, precedentes inexistentes, erros processuais

•     Imparcialidade e vieses algorítmicos

•     Transparência dos processos automatizados

•     Proteção de dados e privacidade (LGPD e ferramentas de IA)

•     Responsabilidade civil por danos causados por IA

•     Direitos autorais em criações automatizadas

•     Resolução CNJ nº 615/2025 (alterada pela Resolução nº 674/2026): diretrizes para uso de IA no Judiciário

Módulo 5 — Oficina Prática

•     Exploração das ferramentas: ChatGPT, Claude e NotebookLM

•     Configurações de privacidade e proteção de dados em cada ferramenta

•     Técnicas de prompt engineering para uso jurídico

•      Criação de assistentes jurídicos virtuais

 

Bibliografia Básica

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

Obras Selecionadas

HARARI, Yuval Noah. 21 Lições para o Século 21. São Paulo: Companhia das Letras, 2018. Especialmente relevantes os capítulos sobre liberdade, igualdade e comunidade, com reflexões sobre algoritmos, big data e a transferência progressiva de tomada de decisões para máquinas.

NUNES, Dierle; MARQUES, Ana Luiza Pinto Coelho. Inteligência Artificial e Direito Processual: Vieses Algorítmicos e os Riscos de Atribuição de Função Decisória às Máquinas. Revista de Processo, São Paulo, v. 285, p. 421–447, nov. 2018. Artigo fundamental sobre os riscos do uso de IA em decisões judiciais e vieses nos bancos de dados de jurisprudência.

SUSSKIND, Richard. Advogados do amanhã: uma introdução ao seu futuro. 3. ed. Florianópolis: Emais Editora, 2023. 270 p. Tradução: Valéria de Sousa Pinto. Guia acessível e imprescindível para estudantes e profissionais do Direito sobre o impacto das novas tecnologias no exercício da advocacia, com análise da automação, plataformas jurídicas online e o futuro dos serviços legais.

 

Artigos Científicos Citados nos Slides

VASWANI, Ashish et al. Attention Is All You Need. In: Advances in Neural Information Processing Systems 30 — NIPS 2017. 2017. Artigo que introduziu a arquitetura Transformer, base de todos os grandes modelos de linguagem (LLMs) atuais. Disponível em: https://arxiv.org/abs/1706.03762

MIKOLOV, Tomáš et al. Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space (Word2Vec). arXiv, 2013. Artigo publicado por quatro pesquisadores do Google que apresentou arquiteturas para o aprendizado eficiente de representações vetoriais de palavras, associadas ao modelo Word2Vec, base dos sistemas de embeddings e da compreensão semântica nas ferramentas de IA generativa. Disponível em: https://arxiv.org/abs/1301.3781

 

Normas e Regulação

BRASIL. Conselho Nacional de Justiça. Resolução n. 615, de 11 de março de 2025, alterada pela Resolução CNJ n. 674, de 25 de março de 2026. Estabelece diretrizes para o desenvolvimento, utilização e governança de soluções desenvolvidas com recursos de inteligência artificial no Poder Judiciário. Disponível em: https://atos.cnj.jus.br

BRASIL. Lei n. 13.709, de 14 de agosto de 2018. Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD). Diário Oficial da União, Brasília, DF, 15 ago. 2018.

BRASIL. Câmara dos Deputados. Projeto de Lei n. 2.338, de 2023. Dispõe sobre o uso da Inteligência Artificial (Marco Legal da IA). Aprovado pelo Senado Federal; aguarda parecer na Comissão Especial da Câmara dos Deputados.

UNIÃO EUROPEIA. Regulamento (UE) 2024/1689 do Parlamento Europeu e do Conselho, de 13 de junho de 2024 (AI Act). Estabelece regras harmonizadas em matéria de inteligência artificial. Jornal Oficial da União Europeia, 12 jul. 2024.

BRASIL. Ordem dos Advogados do Brasil. Conselho Federal. Recomendação n. 001/2024. Apresenta diretrizes para orientar o uso de inteligência artificial generativa na prática jurídica. Diário Eletrônico da OAB, 14 nov. 2024.

 

Recursos Online e Ferramentas

OpenAI Tokenizer — Ferramenta interativa para visualizar a tokenização de textos. Mencionada nos slides como recurso didático. Disponível em: https://platform.openai.com/tokenizer

TensorFlow Embedding Projector — Visualização gráfica de embeddings e relações semânticas entre palavras. Mencionada nos slides. Disponível em: https://projector.tensorflow.org/